如何從離散的概率質量函數創建直接概率分布函數

Question

因此，我在R中使用了“執行器”軟件包來離散化連續的γcdf，並返回概率質量函數。

嘗試將我生成的概率質量函數轉換為累積分布函數：

disc.gamma.cdf <- function(y)
{
values <- discretize(pgamma(x, 20, 0.2), 
from = 0, to = 300, method = "rounding")
result <- sum(values[0:y])
return(result)
}

但是，當我希望對某個值范圍內的discrete.gamma.cdf求和時，將返回一個錯誤：

    i <- 0:4
    sum(disc.gamma.cdf(i))
    Warning message:
In 0:y : numerical expression has 5 elements: only the first used

對於R來說並不是那么好，所以我們將不勝感激。

Answer 1

您幾乎正確。 要記住的主要事情是R數組索引從1開始，並且一個函數將不會自動在數組上工作，必須對其向量化。

因此，通過兩次更改，您的代碼是正確的：

disc.gamma.cdf <- function(y)
{
   values <- discretize(pgamma(x, 20, 0.2), 
                        from = 0, to = 300, method = "rounding")
   result <- sum(values[1:y])  # From 1 not 0
   return(result)
}
i <- 1:5
sum(  sapply(i, disc.gamma.cdf) )

sapply(i, disc.gamma.cdf)沿i的每個sapply(i, disc.gamma.cdf)調用函數，然后將其求和。

如果您想要代碼的矢量化版本，可以執行以下操作：

disc.gamma.cdf <- function(y)
{
   values <- discretize(pgamma(x, 20, 0.2), 
                        from = 0, to = 300, method = "rounding")
   cumsum(values)[y]  # last expression is returned anyway
}
i <- 1:5
sum(  disc.gamma.cdf(i) )

cumsum函數可計算所有可能的總和，現在您可以按向量將其求和。